Quando è software-defined, la rete elettrica diventa più resiliente, economica e decarbonizzata, grazie all'energia rinnovabile e all'integrazione di risorse energetiche distribuite (DER). Dai digital twin di centrali elettriche alle operazioni grid basate su IA, fino ai contatori intelligenti di nuova generazione con controllo in tempo reale, la rete elettrica di nuova generazione accelererà la transizione energetica verso un futuro più sostenibile.
Con NVIDIA Modulus e NVIDIA Omniverse™, le centrali elettriche possono automatizzare ispezioni manuali per migliorare la manutenzione predittiva, ridurre i tempi di fermo non pianificati e proteggere la salute e la sicurezza dei lavoratori.
In vista dell'ambizioso obiettivo di arrivare a zero emissioni nette entro il 2050, cresce l'utilizzo di risorse energetiche rinnovabili come vento, energia solare ed elettrica. L'IA può gestire dinamicamente queste nuove risorse sulla rete.
Con l'arrivo di nuovi veicoli elettrici e pannelli solari residenziali, le reti energetiche tradizionali diventano rapidamente sovraccariche e inaffidabili. Le smart grid, basate su software e su IA Edge, possono automatizzare la gestione.
La gestione delle risorse energetiche distribuite, come veicoli elettrici, pannelli solari e parchi eolici, presenta sfide per le reti tradizionali. L'IA Edge aiuta a gestire dinamicamente le risorse energetiche, prevedere la domanda e allocare l'offerta per migliorare la resilienza della rete. I progressi nei contatori intelligenti, basati su un chip di smart grid software-defined costruito sulla piattaforma IA Edge NVIDIA® Jetson™, offrono maggiore valore alle società di pubblico servizio e ai clienti, sbloccando al contempo nuove opportunità per aziende che usano energia pulita e sviluppatori di mercato di terze parti.
Le imprese energetiche globali stanno cercando di costruire digital twin industriali per ridurre i tempi di fermo non pianificati delle apparecchiature per manutenzione e riparazione. La soluzione utilizza NVIDIA Modulus, un framework per lo sviluppo di modelli di reti neurali per il machine learning e il learning fisico, e NVIDIA Omniverse, una piattaforma di simulazione e collaborazione fisicamente accurata per i flussi di lavoro 3D. Analizzando i dati in tempo reale per ridurre la frequenza degli arresti pianificati, le utenze possono gestire la sicurezza dei lavoratori, migliorare l'efficienza dell'impianto e risparmiare miliardi di dollari all'anno.
La gestione dei carichi all'interno delle reti regionali di grandi dimensioni è complessa. Con l'emergere di microgrid e nanogrid, sistemi di alimentazione di backup locali su piccola scala che operano in modo autonomo e integrano risorse energetiche distribuite, il bilanciamento del carico in tempo reale e le modifiche dei prezzi sono esponenzialmente più complessi. Con le GPU NVIDIA, le utility possono accelerare le simulazioni di reti di alimentazione su larga scala, ottenere flussi di alimentazione ottimali e identificare rapidamente le anomalie della rete. Anche i carichi di lavoro quotidiani come la pianificazione delle interruzioni e l'analisi delle contingenze possono essere accelerati.
Negli Stati Uniti, le utility sono proprietarie di 185 milioni di pali e spendono decine di milioni di dollari ogni anno per monitorare lo stato di trasformatori, fusibili e altri dispositivi collegati alla ricerca di potenziali guasti. Questo processo manuale e intensivo può richiedere fino a dieci anni, tuttavia le condizioni di ogni dispositivo sono fondamentali per fornire energia in modo sicuro ad abitazioni e aziende. Implementando la piattaforma IA Edge, NVIDIA Jetson, sui furgoni di assistenza, le utility possono automatizzare la raccolta e l'analisi dei dati, inclusa l'identificazione della vegetazione che cresce troppo vicino ai cavi. E con NVIDIA Omniverse, le aziende possono simulare incendi utilizzando un digital twin per prevedere e rispondere meglio in caso di calamità reale.
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